DeepSeek-R1-Distill-1.5B 모델의 KV 캐시 중복성 측정 결과 공유

실험 결과에 대해 흥미롭다는 반응이 많으며, 특히 사고 과정과 답변 과정의 중복성 차이가 양자화 전략에 미칠 영향에 주목하고 있다.

• KV 캐시 양자화 구현 시 사고 과정(Think) 토큰과 답변(Answer) 토큰에 서로 다른 비트 정밀도를 적용하는 전략을 고려하라.
• VRAM이 부족한 환경에서는 중복성이 높은 답변 토큰 구간의 캐시를 우선적으로 압축하여 컨텍스트 길이를 확보할 수 있다.

KV Cache

— Transformer 모델의 추론 과정에서 이전 토큰들의 Key와 Value 행렬을 메모리에 저장해두는 기술이다. 매번 처음부터 계산하지 않고 저장된 값을 재사용하여 생성 속도를 높이지만, 모델이 길어질수록 메모리 점유율이 급격히 증가하는 병목 현상의 원인이 된다.

Redundancy

— 데이터 내에 정보가 반복되거나 불필요하게 많이 포함된 상태를 의미한다. AI 모델의 가중치나 캐시 데이터에서 중복성이 높다는 것은 해당 데이터를 더 적은 비트로 압축하거나 양자화하더라도 정보 손실이 적고 성능 유지가 용이함을 시사한다.

Quantization

— 모델의 가중치나 활성화 값을 고정밀도(FP32)에서 저정밀도(INT8, FP8 등)로 변환하여 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 높이는 최적화 기법이다. KV 캐시에 적용할 경우 더 긴 컨텍스트를 처리할 수 있게 해준다.

Distill

— 거대한 교사(Teacher) 모델의 지식을 작은 학생(Student) 모델에게 전달하여, 작은 크기로도 높은 성능을 내도록 학습시키는 기법이다. DeepSeek-R1-Distill 시리즈는 대형 추론 모델의 능력을 소형 모델에 이식한 사례이다.